企业数字化转型的基石是技术架构变革,构建云+大数据的数字底盘，实现平台赋能、资源共享、能力复用。传统IT架构——“系统+系统”模式， 在原有业务系统的基础上，不断开发新的业务系统，导致 “烟囱林立”、复杂臃肿、迭代缓慢、交付低效。云数一体的新型IT架构 ——“系统之系统”模式，实现各业务系统和解决方案的云化迁移，实现敏捷开发、快速迭代、高效交付、及时响应。
企业数字化转型 ：应用系统变得越来越多，数据变得越来越重要 向云的转变：IT环境变得越来越复杂 DevOps生态的建设：DevOps工具变得越来越多 打通信息孤岛： 系统之间的交互变得越来越多
CEC不是实行远程办公最早的企业，但可能是办公距离最远的中国企业。 愿景：兼具战略支撑力和全球竞争力的中国特色、世界一流网信企业；策略：深化质量变革、动力变革、效率变革，走高质量发展之路
一、商用密码在通信领域的应用 二、面向通信网的可传递信任链安全赋能体系
我们针对攻击者常用工具 PowerShell 的混淆难题， （1） 通过对抽象语法子树细粒度的分析，准确定位混淆片段； （2） 利用混淆脚本自身逻辑进行解混淆，减少了手工分析的工作，可以处理未知混淆，提高了鲁棒性； （3） 最后将混淆检测、解混淆逻辑、验证三个阶段有机的结 合在一起，可以处理多层混淆。实现了第一个轻量且有效的 PowerShell 解混淆系统。有效的提升了解混淆后脚本的检测精度。
网络安全需要进化到“内生安全”时代，从单一的围墙式的防护，演变为不业务系统融合的多重、多维度防御。要以“三同步（同步规划、同步建设、同步运行）”为机制保障，以三个聚合（技术聚合、数据聚合、人的聚合）为落地保障。
首先传统的防病毒引擎是采用固定的特征识别与匹配的算法，同时依赖于静态特征库，通常特征的提取需要安全专家进行人工研判，效率低下，面对业界越来越多的恶意病毒，应对乏力；SAVE安全智能检测引擎采用人工智能的算法，结合深信服云端的大量优质样本进行深度分析，自适应调整病毒防治模型；从特征自动提取到算法的自我优化实现自动化、自适应的病毒防治； 在安全效果层面，传统引擎对于未知及勒索病毒无法有效防护，但是基于深信服SAVE引擎可通过数据泛化技术，基于已知的知识维度来预测未知及勒索病毒，有效提升病毒防治的安全效果；
对于IT而言，容灾就是一个提供能防御各种灾难的计算机信息系统。当政府、企业、商家的核心IT系统在遭受如：火灾、水灾、地震、战争、人为破坏等不可抗拒的灾难和意外时，能够有效保护数据幵及时恢复生产系统的正常运行
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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